연속적인 분포의 중앙값에 대한 가설을 테스트합니다. 반드시 사용할 다형성 인스턴스를 수동으로 선택해야 합니다.

모든 가설 테스트에서 가설은 모집단에 대한 것이며 샘플 세트에 대한 것이 아닙니다. 부호 테스트는 파라미터에 독립적인 테스트이며, 기본적인 모집간의 분포에 대해 가정이 없게 만듭니다.


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입력/출력

  • c1ddbl.png 샘플 세트 —

    샘플 세트는 관심 모집단으로부터 임의로 샘플된 데이터를 지정합니다.

  • cdbl.png 중앙값 —

    중앙값은 모집단의 가정된 중앙값을 지정합니다. 귀무 가설은 모집단 중앙값이 중앙값과 같다는 것입니다.

    분포의 중앙값은 변수의 측정값이 중앙값보다 작거나 같은 확률과 측정값이 중앙값보다 크거나 같은 확률이 모두 50%인 임의 변수의 값입니다.

  • cdbl.png 유의수준 —

    유의수준은 샘플 세트와 가정된 중앙값을 기반으로 가설 검정 결과가 잘못되었을 확률을 지정합니다.

  • ci32.png 대립 가설 —

    대립 가설은 LabVIEW가 모집단 중앙값이 중앙값과 같다는 귀무 가설을 거부할 때 받아들일 가설을 지정합니다.

    -1중앙값(모집단) < 중앙값―모집단 중앙값이 중앙값보다 작습니다.
    0중앙값(모집단) != 중앙값―모집단 중앙값이 중앙값과 같지 않습니다.
    1중앙값(모집단) > 중앙값―모집단 중앙값이 중앙값보다 큽니다.
  • ibool.png 귀무 가설 거부 —

    귀무 가설 거부는 잘못된 결론에 이를 확률인 유의수준으로 귀무 가설을 거부할지 여부를 나타냅니다.

    p 값이 유의수준보다 작거나 같은 경우, 귀무 가설 거부는 참을 반환합니다. 귀무 가설을 거부하고 대립 가설을 받아들입니다. p 값이 유의수준보다 크거나 같은 경우, 귀무 가설 거부는 거짓을 반환합니다. 귀무 가설을 받아들이고 대립 가설을 거부합니다.

  • idbl.png p 값 —

    p 값은 귀무 가설을 부정확하게 거부할 확률을 반환합니다.

  • ii32.png 에러 —

    에러는 VI로부터 모든 에러 또는 경고를 반환합니다. 에러를 [에러 코드를 에러 클러스터로] VI에 연결하여 에러 코드 또는 경고를 에러 클러스터로 변환할 수 있습니다.